随着计算机和网络的快速发展,软件系统规模日益增大、使用环境日益复杂,使得软件系统表现出越来越复杂的特性。将软件系统建模为一种复杂网络,从数据挖掘的角度出发,发现软件网络中的重要节点,对于理解软件拓扑结构、辅助软件系统的测试、维护和预防漏洞、错误定位等具有重要意义。本文追踪软件的动态执行过程,构建软件动态执行网络图,从不同角度出发,挖掘软件网络中的重要节点,主要工作如下:首先,研究如何将软件系统映射为软件网络的方法,针对已有软件网络建模方法的不足,根据软件中函数之间的动态调用序列,构建出一种基于函数调用的软件网络模型,给出了详细的建模过程,并对模型中涉及的基本度量参数进行了分析。其次,根据软件系统中节点间的信息流动特性,提出了一种基于信息熵的软件网络节点重要性度量指标,以深度优先策略收集软件网络图中的函数调用路径序列,得到每个源节点的信息可达集,计算其信息熵,并设计了重要节点挖掘算法,挖掘软件节点在信息传播过程中的Top-k活跃节点。再次,根据软件系统节点之间故障的级联传播特性,提出一种基于故障传播的节点重要性度量指标,用此指标衡量节点在综合自身缺陷和受关联节点感染情况下发生故障的概率,并设计算法计算节点的故障概率值,挖掘级联故障模型中的Top-k故障敏感节点,作为软件管理中的重要节点加以重点防护。最后,以真实开源软件为实验数据,在Windows平台下对本文提出的挖掘算法用C++语言进行了编程实现,并与传统挖掘手段进行了对比,对算法的可行性和准确性进行验证。